Đài Loan dùng AI dự đoán đường đi của bão Bebinca sau kết quả ấn tượng với bão Gaemi

Các dự báo được tạo ra bởi AI đến nay vượt trội so với phương pháp truyền thống trong việc dự đoán đường đi của bão. Một số dự báo được hỗ trợ bởi phần mềm từ các gã khổng lồ công nghệ như Nvidia, có chip được sản xuất bởi TSMC. TSMC là hãng sản xuất chip theo hợp đồng số 1 thế giới, có trụ sở ở Đài Loan.

Vào tháng 7, chính các mô hình thời tiết dựa trên AI, được sử dụng lần đầu tiên, đã giúp Đài Loan dự đoán tốt hơn đường đi và tác động của Gaemi - cơn bão mạnh nhất tấn công đảo này trong 8 năm qua và gây ra lượng mưa phá kỷ lục.

Công nghệ mới gây ấn tượng với các nhà dự báo thời tiết Đài Loan khi dự đoán chính xác từ sớm, 8 ngày trước khi bão Gaemi đổ bộ, vượt trội hơn hẳn các phương pháp thông thường, vốn vẫn là trụ cột của kế hoạch dự đoán.

"Nhiều người bắt đầu nhận ra AI thực sự mang lại một số hiệu suất đáng kinh ngạc so với các mô hình thông thường", Chia Hsin-sing, Giám đốc một công ty cung cấp dịch vụ thời tiết nhận định.

Lin Ping-yu, nhà dự báo tại Cơ quan Thời tiết Đài Loan, đang sử dụng cùng các công cụ AI đó để theo dõi Bebinca. Lin Ping-yu cho biết AI giúp họ có mức độ tin tưởng cao hơn rằng Bebinca sẽ không đổ bộ trực tiếp vào Đài Loan.

"AI là điều tốt cho chúng tôi, giống như có thêm một công cụ hữu ích để sử dụng", Lin Ping-yu nói.

Một số mô hình dự báo thời tiết hỗ trợ AI nổi tiếng là FourCastNet của Nvidia, GraphCast của Google và Pangu-Weather của Huawei, cũng như hệ thống dựa trên học sâu thuộc Trung tâm Dự báo Thời tiết trung hạn châu Âu (tổ chức liên chính phủ ở châu Âu).

"Đây là một cuộc thi được theo dõi chặt chẽ. Chúng ta sẽ sớm biết mô hình AI nào chiến thắng", Chia Hsin-sing cho hay.

Pangu-Weather được Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc xếp hạng đầu tiên trong số 10 tiến bộ khoa học hàng đầu nước này vào năm 2023 - Ảnh: AFP

Các mô hình AI như vậy cũng bắt đầu được sử dụng để dự đoán bão và lốc xoáy ở những khu vực khác với độ chính xác cao, theo những nhà dự báo và học giả.

Phần mềm dựa trên AI được đào tạo bằng dữ liệu thời tiết lịch sử để tìm hiểu mối quan hệ nhân quả của các hệ thống khí tượng và có thể dự đoán hàng trăm biến số thời tiết trước nhiều ngày - quá trình chỉ mất vài phút để hoàn thành.

Với tất cả cơn bão ở Tây Thái Bình Dương năm nay cho đến giữa tháng 9, độ chính xác của AI trong việc dự đoán đường đi của bão trong khung thời gian ba ngày cao hơn gần 20% so với các mô hình thông thường, theo dữ liệu do Cơ quan Thời tiết Đài Loan biên soạn.

AI đã giúp chính quyền dự đoán một vòng lặp bất thường trên đường đi của bão Gaemi, tác động kéo dài của nó với Đài Loan và thúc đẩy họ nhanh chóng đưa ra cảnh báo hiếm hoi về lượng mưa 1,8 mét, sau đó được chứng minh là chính xác, theo Lu Kuo-Chen (Phó giám đốc Cơ quan Thời tiết Đài Loan).

"AI đã thúc đẩy sự tự tin của các nhà dự báo để đưa ra dự đoán đó", Lu Kuo-Chen nhấn mạnh, đồng thời nói thêm rằng cảnh báo sớm mang lại thêm thời gian để các cơ quan chức năng thực hiện những biện pháp chuẩn bị.

Lu Kuo-Chen đang đặt hy vọng vào mối quan hệ hợp tác với Nvidia do Jensen Huang (tỷ phú 61 tuổi người Mỹ gốc Đài Loan) điều hành. Trong năm nay, Nvidia đã giới thiệu công cụ AI tạo sinh CorrDiff nhằm mục đích dự báo chính xác hơn vị trí đổ bộ của bão và cung cấp hình ảnh độ phân giải cao hơn bên trong cơn bão.

"Chúng tôi đang nhìn thấy tiềm năng", Lu Kuo-Chen nói.

Tuy nhiên hiện tại, các chuyên gia cho biết các công cụ AI không thể đưa ra dự báo chất lượng về tác động chi tiết hơn của cơn bão, chẳng hạn sức mạnh và sức gió, và cần thêm thời gian để công nghệ mới củng cố vị thế dẫn đầu so với các phương pháp truyền thống.

"Có phải đó chỉ là may mắn không?", Chia Hsin-sing nói về màn dự đoán xuất sắc của AI với bão Gaemi. "Chúng ta cần cho AI thêm một chút thời gian. Đây là điều đáng để chờ đợi", ông cho biết thêm.

Mô hình AI đột phá của Huawei thách thức khả năng dự báo thời tiết truyền thống

Nhóm nghiên cứu đằng sau mô hình Pangu-Weather của Huawei đã phát hành Zhiji, công cụ dự báo thời tiết bằng AI mang tính đột phá, với độ chính xác được cải thiện từ phạm vi hàng chục km xuống chỉ vài km.

Tập trung vào thời tiết khu vực, Zhiji có thể đưa ra dự báo trong 5 ngày với độ chính xác đã được cải thiện từ 25km xuống còn 3km. Điều này đồng nghĩa là Zhiji có khả năng dự đoán điều kiện thời tiết tại các khu vực cụ thể với độ chính xác cao hơn, cải thiện từ việc dự báo trong một phạm vi rộng lớn (được đo bằng 25km) xuống một phạm vi nhỏ hơn (chỉ 3 km).

Zhiji ra mắt chưa đầy một tháng sau khi Pangu-Weather được vinh danh là đổi mới khoa học tốt nhất năm 2023 của Trung Quốc.

Kể từ khi được phát hành vào năm 2023, Pangu-Weather đã cách mạng hóa việc dự báo thời tiết, đưa ra những dự đoán nhanh hơn và chính xác hơn các phương pháp khí tượng truyền thống (sử dụng các mô hình toán học để mô phỏng các quá trình vật lý trong khí quyển).

Pangu-Weather lần đầu tiên xuất hiện vào tháng 7.2023 khi một bài viết trình bày chi tiết về mô hình AI này được xuất bản trên tạp chí Nature. Một tháng sau, Pangu-Weather trình làng trên trang web của Trung tâm Dự báo thời tiết trung hạn châu Âu.

Pangu-Weather đã đạt được cột mốc quan trọng khi có thể hoàn thành dự báo thời tiết trong 7 ngày chỉ 10 giây, nhanh hơn 10.000 lần so với các phương pháp truyền thống.

Hôm 29.2, chỉ vài tháng sau khi ra mắt, Pangu-Weather đã được Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc (NSFC) xếp hạng nhất trong số 10 tiến bộ khoa học hàng đầu nước này vào năm 2023.

“Được NSFC công nhận, Pangu-Weather đã đạt được hai thành tựu lớn. Thứ nhất, nó đã cải thiện hệ thống dự báo thời tiết ECMWF hàng đầu thế giới khoảng 0,6 ngày. Điều này đồng nghĩa nó có thể dự đoán thời tiết khắc nghiệt sớm hơn và chính xác hơn. Thứ hai là dự đoán 7 ngày trong 10 giây, nhanh hơn 10.000 lần so với phương pháp truyền thống”, trang Science and Technology Daily đưa tin.

Theo báo cáo của Huawei vào cuối tháng 2, Pangu-Weather đưa ra dự báo chính xác hơn về các yếu tố thời tiết quan trọng như nhiệt độ, áp suất, độ ẩm và tốc độ gió, so với phương pháp truyền thống. Ngoài ra, sai số trong việc dự đoán đường đi các cơn bão nhiệt đới của Pangu-Weather cũng thấp hơn 25% so với Trung tâm Dự báo thời tiết trung hạn châu Âu.

Đây là một thành tựu khá lớn với mô hình AI, vốn đã nhanh chóng thay đổi bộ mặt của ngành dự báo thời tiết toàn cầu. Bằng cách tận dụng AI để dự đoán các kiểu thời tiết, các nhà khoa học có thể bỏ qua sự phức tạp liên quan đến những phương pháp truyền thống. AI không cần kiến thức vật lý, toán học hoặc kinh nghiệm chuyên môn, điều này đã tạo ra một con đường mới cho dự đoán thời tiết.

Gần đây, các nhà nghiên cứu Huawei đã sử dụng Pangu-Weather làm nền tảng để phát triển mô hình dự báo thời tiết khu vực là Zhiji.

Ra đời với sự cộng tác của Cục Khí tượng Thâm Quyến, Zhiji đã được đào tạo bằng dữ liệu có độ phân giải cao từ miền nam Trung Quốc.

Theo đội ngũ nghiên cứu của Huawei, Zhiji có thể cung cấp dự báo trong 5 ngày với độ chính xác 3km cho Thâm Quyến và các khu vực lân cận. Dù Cục Khí tượng Trung ương Trung Quốc đã đưa ra các dự báo hàng giờ với độ chính xác trên từng đường phố nhưng thường chỉ có sẵn sau 24 giờ.

“Zhiji có khả năng dự báo các yếu tố khí tượng cốt lõi như tốc độ gió, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa. Kể từ khi hoạt động thử nghiệm bắt đầu vào tháng 2, nó đã nhiều lần cung cấp những hiểu biết có giá trị cho Cục Khí tượng Thâm Quyến”, Huawei thông báo vào cuối tháng 3.

Hiện tại, AI và dự đoán thủ công đều có ưu và nhược điểm riêng.

AI có lợi thế trong việc dự đoán đường đi của bão, trong khi dự đoán thủ công chính xác hơn trong việc xác định giá trị sức gió.

Người phát ngôn của Huawei cho biết: “Các nhà khoa học hiện có thể kết hợp kết quả từ mô hình dự báo thời tiết truyền thống với dự báo do Zhiji cung cấp để đưa ra những đánh giá có lợi nhất. Đây có thể là một xu hướng trong tương lai”.

Theo các nhà nghiên cứu, mùa lũ năm nay sẽ là phép thử thực sự cho phiên bản Zhiji 1.0. Họ hy vọng sẽ thấy Zhiji được tối ưu hóa hơn nữa qua những cải tiến được thực hiện với thuật toán.

Công việc đã được tiến hành trên công nghệ này nhằm mục đích nâng cao khả năng dự báo lượng mưa, gồm cung cấp các dự báo chuyên biệt như chỉ số say nắng và mức độ thoải mái, đồng thời cải thiện độ phân giải của dự báo mưa lớn xuống 1km.

“Ví dụ, trong điều kiện bão, các mô hình khí tượng chính xác có thể dự đoán lượng mưa trên đường phố, đưa ra cảnh báo sớm cho hệ thống thoát nước đô thị”, Huawei cho hay.

Nếu có sẵn dữ liệu khu vực từ các nơi khác để đào tạo, những nhà khoa học có thể phát triển các mô hình cục bộ phù hợp với khu vực tương ứng, phục vụ cho nhiều thành phố hơn.

Tháng 12.2023, nhóm nghiên cứu Huawei đã công bố hợp tác với Cục Khí tượng Thái Lan, với các sản phẩm liên quan đang được phát triển.

Hồi tháng 11.2023, Google DeepMind tuyên bố mô hình dự báo thời tiết GraphCast của họ vượt qua hiệu suất Pangu-Weather ở hầu hết kịch bản thử nghiệm. Thế nhưng, Pangu-Weather vẫn dẫn đầu ở một số điểm chuẩn, chẳng hạn độ phân giải thời gian trong đó có khoảng cách thời gian nhỏ hơn giữa mỗi dự đoán. DeepMind là công ty con của Google, chuyên nghiên cứu và phát triển AI lẫn học máy.

GraphCast được đào tạo và vận hành trên chip 7 nanomet, trong khi Pangu-Weather sử dụng chip 12 nanomet. Chính phủ Mỹ đã áp đặt các lệnh trừng phạt nghiêm khắc để ngăn Huawei tiếp cận chip AI tiên tiến.

Trong các thử nghiệm so sánh, cả hai mô hình đều hoạt động tốt hơn hệ thống High Resolution Forecast (HRES), một tiêu chuẩn ngành lâu đời của ECMWF.

Những kết quả ấn tượng này đã được ghi lại trong một nghiên cứu của 18 nhà khoa học từ Google DeepMind và Google Research, được công bố tạp chí Science.

Sơn Vân